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文 | 昆仲资本
我们先来做个小实验。
请你打开冰箱，并从冰箱里捏起一枚生鸡蛋。
这时，你能感知到它的椭圆形状、微妙的重量，以及表面细腻且略带粗糙的质感。更重要的是，你能精确控制施加的力度——既不会捏碎脆弱的蛋壳，也不会让它从指间滑落。这种精细的力控能力源于我们指尖数以万计的触觉感受器，它们能同时感知多维度的力学信息，包括压力、纹理和温度。
图片来源：visiblebody
如今，机器人也正在获得这种神奇的能力。但对于机器人来说，这种对物理世界的精确感知需要通过视触觉传感器实现。这些传感器通常由柔性材料制成，内部嵌入压力传感元件和成像系统，能够捕捉物体的形状、硬度、纹理等多种特性。近年来，视触觉传感器已经在人形机器人产业链中发挥越来越重要的作用，并成为实现机器人灵巧操作的关键技术环节。
01 什么是视触觉传感器？
视触觉传感器 (Vision-Based Tactile Sensor，VBTS) 是一种基于视觉的触觉感知装置。与传统的单一维度力传感器不同，它能够同时感知法向力 （垂直于表面）、剪切力 （平行于表面）、相对滑动和物体的位姿等多维信息，非常接近人手的触觉信息维度。
GelSight 是视触觉传感器的典型代表。它于 2009 年由 MIT 计算机科学与人工智能实验室的 Edward Adelson 研究团队首次提出。名称中的 「Gel」 指的是传感器表面使用的弹性凝胶材料，而 「Sight」 则暗示其基于视觉的工作原理——内置摄像头在 LED 灯光辅助下捕捉物体接触凝胶表面产生的形变，通过计算机视觉算法将这种形变映射为精确的触觉信息。
图片：Evolution of GelSight sensor configurations；来源：ResearchGate
视触觉传感器的工作原理可以类比为一个微型的 「接触成像系统」。当物体接触传感器表面时，弹性材料会根据接触力的大小和方向产生不同程度的形变。这些形变通常肉眼难以分辨，但借助特殊设计的光学系统和高分辨率摄像头，可以将微小形变放大并转换为清晰的图像。
这些图像数据经过深度学习算法处理后，能够重建出接触表面的三维压力分布图，甚至可以识别出物体的精细纹理特征，如指纹的脊线和谷线、布料的织纹，甚至纸币上的凹凸浮雕。
简单来说，与其他类型的触觉传感器相比，视触觉传感器具有以下优势：
首先，它提供的是高密度的触觉信息，而非离散点的采样数据，这使得触觉感知更加全面和精细。
其次，由于核心感知元件是摄像头，因此避免了传统触觉传感器中大量电子元件的复杂布线和环境干扰 （如温湿度、电磁） 问题。
第三，弹性材料表面具有很好的适应性，能够与各种形状的物体充分接触，提高感知准确性和接触的稳定性。
02 技术演进：从概念验证到实用化应用
视触觉技术的发展轨迹体现了一门新技术从理论到实践的渐进过程。
在技术诞生初期，研究重点在于展示这种新型传感方式的可行性与优势。MIT 的团队构建了一个包含数十种不同材质的触觉纹理数据库，包括织物、木材和砂纸等常见材料。通过这个系统，机器能够准确分类不同材料，证明视触觉传感器可以帮助机器人实现物体特性的识别。
技术的重大突破出现在机器人实际应用领域。研究团队将视触觉与机械臂集成，成功实现了对小型零件的精确定位与操控。特别值得一提的是，这种传感器的分辨率达到了微米级别，使机器人能够感知极其细微的表面变化，为精细操作提供了必要的反馈信息。
通过视觉和触觉的结合，机器人展示了类人的精细操作能力和闭环控制功能。例如，在插拔 USB 接口等需要精准定位的任务中，视触觉传感器的加入显著提高了成功率，减少了对精确预编程的依赖，增强了机器人在非结构化环境中的适应能力。
这些进展标志着视触觉技术从实验室概念走向实用工具的转变，为后续在更广泛领域的应用奠定了基础。
近年来，视触觉传感器技术持续迭代，各研究机构和企业推出了多种改进版本。例如，英国布里斯托大学的 TacTip 采用仿生设计，模拟人类指尖皮肤下的机械感受器结构；UC Berkeley 的 OmniTact 实现了弯曲表面的全方位触觉感知；商业化产品如 GelSight 具备精细纹理和稀疏切向力感知的能力。
随着材料科学、微电子技术和人工智能算法的不断进步，视触觉传感器正变得更小型化、更灵敏和更智能化，为机器人赋予真正的 「触觉智能」，让它们能够像人类一样，通过触摸来认识和理解世界。
03触觉争夺战：光学巨头专利围城下的新锐突围
然而，行业深度创新的燃烧点远未达到，视触觉传感器的发展不能仅依循 GelSight 的光学路径这一单一技术轨迹。专利壁垒、技术瓶颈和应用场景的多样化需求正在催生更加多元的技术路线，推动行业突破创新天花板。真正的技术突破需要从传感原理、材料科学和算法架构等多维度进行深入创新，才能实现从实验室概念到工业级应用的质变。
从市场格局来看，目前主要有两种技术路线并行发展。
第一种路线是基于三色光的光度立体法原理，采用高清摄像头捕捉弹性体表面的微小形变。这种方案的最大优势在于分辨率较高。然而，复杂的结构设计导致传感器体积较大，小型化是一大挑战；同时，传感器发热量大、频率低、弹性材料的耐用性也亟待解决。
第二种路线是基于单色光的图案追踪原理，具体来说，传感器内部集成了摄像头，当物体接触传感器表面时，摄像头能实时捕捉密闭光场中的弹性材料上图案的形变特征，并结合解析算法解算光场变化，从而实现触觉感知能力。
这种方案成功攻克了视触觉传感器算力要求高、发热量大、耐用性差等难题，显著降低了生产成本。我们的被投企业戴盟机器人采用的正是这一技术路线，并开创性地将传感器厚度减少到毫米级别，正在推动 「全球最薄」 视触觉传感器的产业化。
目前，两种技术路线均已应用于具体场景：
GelSight 将基于三色光的光度立体技术应用于检测物品裂纹、缺陷的仪器；
戴盟机器人最新发布的视触觉传感器 DM-Tac W，采用了基于单色光的图案追踪原理的技术路线。DM-Tac W 每平方厘米覆盖 4 万个感知单元，远超于人手每平方厘米 240 个感知单元，是当前最密集的阵列式触觉传感器的数百倍，其空间分辨率达 0.1mm，赋予夹爪等执行末端类人触觉能力，已应用于工业自动化、消费电子、智慧物流等场景。
从应用前景看，视触觉传感技术正在渗透到多个专业领域。在工业自动化领域，它使协作机器人能够轻柔地处理易碎物品，执行精密装配任务；在医疗领域，手术机器人配备视触觉传感能力后，可以更精确地感知组织特性，区分正常组织和病变组织；在工业检测中，它能识别肉眼难以察觉的表面缺陷；在可穿戴设备和虚拟现实领域，它提供真实的触觉反馈，大幅提升虚拟环境的沉浸感。
值得注意的是，市场中目前存在一定的知识产权风险。但像戴盟这样采用自主研发技术路线的企业，在产品性能和成本方面取得了竞争优势，能更好地推动视触觉传感器市场将从实验室技术逐步走向大规模工业应用，推动整个机器人产业向更高层次发展。
资本市场对这一领域表现出的浓厚兴趣，也将加速技术迭代和产业化进程，推动市场从技术导向向应用导向过渡。在国家大力支持高端制造和机器人产业的背景下，国内视触觉领域的创新企业将迎来更广阔的发展空间和更加多元化的应用场景，有望在全球竞争中占据重要一席之地。
04投资逻辑与风险分析
当前投资视触觉传感器行业的核心逻辑在于，这是一个仍处于早期阶段但拥有明确增长路径的前沿技术领域。市场尚未形成绝对龙头，为创业公司提供了弯道超车的机会。
从技术角度看，视触觉传感在测量力的维度、捕捉物体纹理和硬度以及分辨率等方面具有无可比拟的优势。特别是其基于视觉的工作原理，使其能够与机器人的视觉系统形成天然协同，通过共享数据和模型，实现真正的视触融合控制，这一点对于未来通用机器人的发展至关重要。
然而，投资者也需要清醒认识潜在风险。首先，视触觉领域尚未形成类似计算机视觉领域 ImageNet 那样的标准大规模数据集，也缺乏专门的触觉大模型。这使得技术发展面临数据和算法双重瓶颈。
其次，当前视触觉传感器的耐用性仍有提升空间。表面材料长期使用后可能发生磨损或老化，影响传感精度和使用寿命，这对产品的商业化形成挑战。
在技术实现层面，实时处理视触觉图像需要相当的计算资源，如何在保证性能的同时控制功耗和成本，是产品工程化必须解决的问题。此外，由于物理结构限制，当前视触觉传感器的感知面积有限，与人类皮肤覆盖整个身体的触觉感知相比仍有差距。
尽管面临这些挑战，视触觉传感技术仍然展现出巨大潜力。与深度学习技术深度融合后，这一领域有望实现快速进步，加速从实验室研究向产业应用的转化。投资者需要关注技术突破、成本下降和应用拓展这三个关键维度的进展，寻找最具潜力的投资标的。
05总结：翻开感知革命的新篇章
随着人形机器人产业化进程加速，我们相信视触觉传感器有望成为市场增长最为迅猛的感知组件之一。未来，随着材料科学、微电子技术和人工智能算法的进步，视触觉传感器将更加小型化、低成本化，并具备更高的耐用性和精度。
当这些突破汇聚，我们终将见证一个更具温度的人机交互时代：机器人手指能像人类一样轻柔地拾起花瓣，精准地完成微米级手术缝合，甚至通过远程触觉传递跨越千里的拥抱。
这不仅是技术的进化，更是机器认知世界方式的根本变革——从冰冷的二进制计算，到充满感知的 「血肉相连」。站在感知革命的门槛上，视触觉传感器正如二十年前的摄像头一样，即将从专业领域走向无处不在。
